专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种多测量矢量线谱估计方法及计算机设备和存储介质-CN202210906594.7在审
  • 郝程鹏;黎子皓;吴敏;闫晟 - 中国科学院声学研究所
  • 2022-07-29 - 2022-10-25 - G06F17/15
  • 本发明提供了一种多测量矢量线谱估计方法及计算机设备和存储介质,所述方法为:采样多测量矢量模型的离散信号数据,通过快速内点法框架迭代估计秩最小的托普利兹矩阵,然后通过Root‑MUSIC算法估计信号的频率;所述快速内点法框架针对原子范数最小化这个凸优化问题,推导基于非线性规划最佳解的必要条件的迭代优化过程,并在迭代过程中引入BFGS算法优化协方差矩阵进行计算。本发明提出的算法将多测量矢量线谱估计问题表示为一个凸优化模型,从而在频率分辨率方面具有性能优势,且在低信噪比时,估计的频率精度优于MUSIC算法和L1‑SVD算法。与SDPT3‑MMV‑ANM算法相比,本发明提出的算法使用推导的原子变量和对偶变量的快速迭代表达式,在计算效率方面具有显著优势。
  • 一种测量矢量线谱估计方法计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种SM4算法电路的功耗加扰方法-CN201711372105.X有效
  • 陈毅成;龚明杨;张明宇 - 武汉瑞纳捷电子技术有限公司
  • 2017-12-19 - 2021-05-18 - H04L9/06
  • 本发明公开了一种SM4算法电路的功耗加扰方法,其包括:根据分组加密算法构建功耗加扰电路;在多种算法协处理器的数据迭代寄存器堆中,增设用于存储中间明文数据的明文寄存器;在多种算法协处理器的密钥迭代寄存器堆中,增设用于存储中间密钥数据的密钥寄存器;需要保护的SM4算法电路进行运算的同时启动功耗加扰电路;所述SM4算法电路和功耗加扰电路从数据迭代寄存器堆中获得初始明文,从密钥迭代寄存器堆中获得初始密钥后,同时开始运算;所述SM4算法电路输出运算结果,所述功耗加扰电路的运算结果对应存储于明文寄存器和密钥寄存器。
  • 一种sm4算法电路功耗方法
  • [发明专利]用于重建对象的图像的系统-CN201980078285.1在审
  • C·邦图斯 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2019-11-19 - 2021-07-23 - G06T11/00
  • 本发明涉及提供一种允许当使用迭代重建算法时降低计算成本的系统。基础图像生成单元(120),其用于基于所述投影数据来生成基础图像;修改单元(130),其用于生成经修改的图像,其中,基于体素的图像值来修改所述基础图像的体素的图像值;以及图像重建单元(140),其用于使用迭代重建算法来重建图像,所述迭代重建算法使用经修改的图像作为开始图像。由于修改单元适于修改所述基础图像,因此所述基础图像可以被修改以诸如形成针对所选择的迭代重建的最佳开始图像,使得可以实现所述迭代重建的更快收敛。
  • 用于重建对象图像系统
  • [发明专利]基于迭代算法的稳健波束形成方法-CN201410113568.4有效
  • 谢菊兰;王剑锋;张俊波;李迅;罗倩;李会勇;王旭 - 电子科技大学
  • 2014-03-25 - 2017-07-18 - H04B7/06
  • 本发明针对现有技术中,强期望信号背景下阵列导向矢量失配的问题,提出一种基于迭代算法的稳健波束形成方法,首先,使用PI谱计算出PI算法的权值;其次,利用PI谱及PI算法的权值在期望信号可能空域范围外重构干扰噪声协方差矩阵;最后,利用重构的干扰噪声协方差矩阵,计算波束形成器的最优权值,再重复循环PI算法,从而更新了波束形成器的最优权向量。通过LMS迭代功率倒置算法,重构干扰噪声协方差矩阵,从而直接避免传统算法中的矩阵求逆运算的方法。适用于基于迭代算法的稳健波束形成方法。
  • 基于算法稳健波束形成方法
  • [发明专利]雷达通信一体化波束优化方法、装置、设备及存储介质-CN202310311156.0在审
  • 李振华;姜雪 - 上海交通大学
  • 2023-03-28 - 2023-07-28 - H04B7/06
  • 本发明公开了一种雷达通信一体化波束优化方法,针对现有的波束优化方法采用MM迭代算法或利用SCA算法内部循环求解逼近目标函数的最优值,导致整体运算复杂度较高,不容易实现的问题,通过结合运用WMMSE和SDR算法,改进替代了基于WMMSE和MM算法的方案,将原本需要迭代多次运算才能得到最优值的MM算法,替换成了一次运算即可得到本轮最优值的SDR算法,降低了整体的运算复杂度,提高了优化效率。并且,使用智能反射面IRS的反射矩阵与电路阻抗矩阵的关系,通过FP算法优化替代了原本需要用到的SCA迭代算法求解过程,进一步降低了运算复杂度。加快了波束优化效率,节省了计算资源。
  • 雷达通信一体化波束优化方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于变元步长的随机傅里叶特征核最小均方算法-CN201910325291.4有效
  • 陈寅生;罗中明;孙崐;赵文杰 - 哈尔滨理工大学
  • 2019-04-22 - 2022-09-23 - H03H21/00
  • 基于变元步长的随机傅里叶特征核最小均方算法,属于核自适应滤波器优化领域,本发明为解决现有核自适应滤波系统中性能最好的基于随机傅里叶特征的核最小均方算法采用固定步长的方法,算法的收敛速度收到限制的问题。本发明具体过程为:计算核自适应滤波器的输出,计算误差;将第n次迭代的权值向量更新为第n+1次迭代的权值向量;将第n次迭代的步长更新为第n+1次迭代的步长;判断第n+1次迭代的步长的值与预先设定的步长取值范围的最小值和最大值的大小,将第n次迭代的元步长更新为第n+1次迭代的元步长,获取第n+1次迭代的核自适应滤波器的输出。
  • 基于步长随机傅里叶特征最小算法
  • [发明专利]一种基于二分法的改进稀疏度自适应匹配追踪算法-CN201710946364.2有效
  • 虞致国;孙益洲;钱黎明;顾晓峰 - 江南大学
  • 2017-10-12 - 2023-10-27 - H03M7/30
  • 本发明公开了一种基于二分法的改进稀疏度自适应匹配追踪算法,属于压缩感知信号处理领域。本发明主要解决的是传统的稀疏度自适应匹配追踪算法采用线性加法增加迭代次数逼近真实稀疏值,导致重构时间过长和稀疏度失配的问题。本发明提出了基于迭代过程中产生的残差值在迭代次数域上有极小值的特点,比较迭代过程中本轮产生的残差值和上一轮迭代过程中的残差值的大小,通过二分法选取较小残差值对应的迭代值作为一个端点和靠近此残差值对应的迭代值作另一个端点,以这两点的中点作为新一轮稀疏度迭代值。本发明相较于传统的稀疏度自适应匹配追踪算法,在保证重构高维度信号的精度同时,能极快地重构出压缩的信号。
  • 一种基于二分法改进稀疏自适应匹配追踪算法

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